ESA WorldCover 10m v100

ESA/WorldCover/v100
مدى توفّر مجموعة البيانات
2020-01-01T00:00:00Z–2021-01-01T00:00:00Z
الجهة المنتِجة لمجموعة البيانات
مقتطف Earth Engine
ee.ImageCollection("ESA/WorldCover/v100")
العلامات
وكالة الفضاء الأوروبي الغطاء الأرضي استخدام الأراضي استخدام الأراضي والغطاء الأرضي البيانات المستندة إلى Sentinel-1 البيانات المستندة إلى Sentinel-2

الوصف

يوفّر منتج WorldCover 10 m 2020 من وكالة الفضاء الأوروبية (ESA) خريطة عالمية للغطاء الأرضي لعام 2020 بدقة مكانية تبلغ 10 أمتار استنادًا إلى بيانات Sentinel-1 وSentinel-2. يشمل منتج WorldCover 11 فئة من فئات الغطاء الأرضي، وقد تم إنشاؤه في إطار عمل مشروع ESA WorldCover، وهو جزء من برنامج Earth Observation Envelope Programme (EOEP-5) الخامس التابع لوكالة الفضاء الأوروبية.

انظر أيضًا:

النطاقات

النطاقات

حجم البكسل: 10 أمتار (جميع النطاقات)

الاسم حجم البكسل الوصف
Map ‫10 أمتار

فئة الغطاء الأرضي

جدول فئات الخريطة

القيمة اللون الوصف
10 #006400

الغطاء الشجري

20 #ffbb22

Shrubland

30 #ffff4c

مرعى

40 #f096ff

الأراضي الزراعية

50 ‎#fa0000

مبني

60 #b4b4b4

نباتات قليلة / متفرقة

70 #f0f0f0

الثلوج والجليد

80 #0064c8

المسطحات المائية الدائمة

90 #0096a0

أرض رطبة عشبية

95 #00cf75

أشجار المانغروف

100 #fae6a0

الطحالب والأشنات

بنود الاستخدام

بنود الاستخدام

CC-BY-4.0

الاقتباسات

المراجع
  • Zanaga, D., Van De Kerchove, R., De Keersmaecker, W., Souverijns, N., Brockmann, C., Quast, R., Wevers, J., Grosu, A., Paccini, A., Vergnaud, S., Cartus, O., Santoro, M., Fritz, S., Georgieva, I., Lesiv, M., Carter, S., Herold, M., Li, Linlin, Tsendbazar, N.E., Ramoino, F., Arino, O., ‫2021 ESA WorldCover 10 m 2020 v100. (doi:10.5281/zenodo.5571936)

الاستكشاف باستخدام Earth Engine

أداة تعديل الرموز (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first();

var visualization = {
  bands: ['Map'],
};

Map.centerObject(dataset);

Map.addLayer(dataset, visualization, 'Landcover');

إعداد Python

راجِع صفحة بيئة Python للحصول على معلومات حول واجهة برمجة التطبيقات Python واستخدام geemap للتطوير التفاعلي.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v100').first()

visualization = {
    'bands': ['Map'],
}

m = geemap.Map()
m.center_object(dataset)
m.add_layer(dataset, visualization, 'Landcover')
m
فتح في أداة تعديل الرموز"